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Flume环境搭建

操作步骤：

1. 下载安装包：

   • 访问地址 http://archive.apache.org/dist/flume/
   • 找到稳定版本（如 1.8.0）的目录，下载 apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz 文件。

2. 上传安装包：

   • 使用 scp、FTP 工具或任何其他方式，将下载好的 apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz 文件上传到服务器 hadoop01 的 /home/hadoop/app 目录下。

3. 登录服务器并解压：

   • 使用 SSH 登录到 hadoop01 节点。
   • 执行以下命令：

# 1. 切换到目标目录
[hadoop@hadoop01 ~]$ cd /home/hadoop/app# 2. 查看目录内容，确认安装包已上传
[hadoop@hadoop01 app]$ ls
apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz# 3. 解压安装包
[hadoop@hadoop01 app]$ tar -zxvf apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz# 4. (可选) 解压后删除压缩包以节省空间
[hadoop@hadoop01 app]$ rm -rf apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz# 5. 创建一个软链接，方便以后使用和配置，避免路径因版本号而改变
[hadoop@hadoop01 app]$ ln -s apache-flume-1.8.0-bin flume# 6. 最终查看目录，确认解压和软链接创建成功
[hadoop@hadoop01 app]$ ls
apache-flume-1.8.0-bin flume

2. 修改 Flume 配置文件

操作步骤：

1. 进入配置目录并准备配置文件：

[hadoop@hadoop01 app]$ cd flume/conf
[hadoop@hadoop01 conf]$ ls
flume-conf.properties.template flume-env.sh.template ...
[hadoop@hadoop01 conf]$ mv flume-conf.properties.template flume-conf.properties

2. 欣赏配置文件：

[hadoop@hadoop01 conf]$ vim flume-conf.properties

• 内容如下：

# 定义Agent中各组件的名称
agent.sources = seqGenSrc
agent.channels = memoryChannel
agent.sinks = loggerSink# 配置Source（数据源）：这里使用一个序列生成器，它只会不断产生自增的数字事件，用于测试
agent.sources.seqGenSrc.type = seq
agent.sources.seqGenSrc.channels = memoryChannel# 配置Sink（输出目的地）：这里使用logger，将事件内容记录到日志文件（或控制台）
agent.sinks.loggerSink.type = logger
agent.sinks.loggerSink.channel = memoryChannel# 配置Channel（缓冲通道）：这里使用内存通道，性能好但断电会丢失数据
agent.channels.memoryChannel.type = memory
# 设置内存通道的容量（可存储的事件数量）
agent.channels.memoryChannel.capacity = 100

重要提示：

• 这个配置定义了一个最简单的 Flume Agent，它包含：
  • 一个Source：seq (序列生成器)，用于测试，它不停地产生数字。
  • 一个Channel：memory (内存通道)，临时存储事件。
  • 一个Sink：logger (日志记录)，将事件内容输出到日志。

---

3. 启动运行 Flume Agent

操作步骤：

1. 返回到 Flume 的安装目录：

cd /home/hadoop/app/flume

2. 执行启动命令：

bin/flume-ng agent \
-n agent \
-c conf \
-f conf/flume-conf.properties \
-Dflume.root.logger=INFO,console

命令行参数解释（严格按照您的说明）：

• flume-ng：Flume 的执行脚本。
• agent：表示要启动一个 Flume Agent 进程。
• -n agent：-n 指定了 Agent 的名称。这个名称必须与配置文件中顶部的组件名称前缀（即 agent.sources 中的 agent）保持一致。
• -c conf：-c 指定了配置文件所在的目录（conf 是相对当前路径的目录）。
• -f conf/flume-conf.properties：-f 指定了具体的配置文件路径。
• -Dflume.root.logger=INFO,console：这是一个 Java 系统属性，它覆盖了日志配置文件中的设置，强制将日志输出到控制台（console），并且日志级别为 INFO。这非常便于我们实时查看测试结果。

预期结果：
执行命令后，Flume Agent 会启动并开始工作。您将在控制台上看到大量日志输出，其中会夹杂着类似以下的内容，这证明 Flume 正在正常运行：

... INFO ... Event: { headers:{} body: 48 65 6C 6C 6F 20 57 6F 72 6C 64 21 Hello World! }
... INFO ... Event: { headers:{} body: 48 65 6C 6C 6F 20 46 6C 75 6D 65 21 Hello Flume! }

这些就是 loggerSink 打印出的事件内容。body 部分同时显示了字节序列（十六进制）和其对应的字符串格式。

停止 Flume：
要停止 Flume Agent，只需在控制台按下 Ctrl + C 组合键即可。

构建Flume集群

环境准备

假设有三台服务器：

• hadoop01: Web服务器/采集节点
• hadoop02: 聚合节点1
• hadoop03: 聚合节点2

分发：

# 分发 Flume 安装包到 hadoop02 的 /home/hadoop/app 目录
scp -r /home/hadoop/app/apache-flume-1.8.0-bin hadoop02:/home/hadoop/app/# 分发 Flume 软链接到 hadoop02（避免后续路径不一致）
scp -r /home/hadoop/app/flume hadoop02:/home/hadoop/app/# 同理，分发到 hadoop03
scp -r /home/hadoop/app/apache-flume-1.8.0-bin hadoop03:/home/hadoop/app/
scp -r /home/hadoop/app/flume hadoop03:/home/hadoop/app/

1. 在 hadoop01（采集节点）配置

1.1 创建配置文件

cd /home/hadoop/app/flume/conf/vim taildir-file-selector-avro.properties

1.2 配置内容

将以下配置复制到文件中：

# 定义Source、Channel、Sink的名称
agent1.sources = taildirSource
agent1.channels = fileChannel
agent1.sinkgroups = g1
agent1.sinks = k1 k2# 配置TAILDIR Source
agent1.sources.taildirSource.type = TAILDIR
agent1.sources.taildirSource.positionFile = /home/hadoop/data/flume/taildir_position.json
agent1.sources.taildirSource.filegroups = f1
agent1.sources.taildirSource.filegroups.f1 = /home/hadoop/data/flume/logs/sogou.log
agent1.sources.taildirSource.channels = fileChannel# 配置File Channel
agent1.channels.fileChannel.type = file
agent1.channels.fileChannel.checkpointDir = /home/hadoop/data/flume/checkpointDir
agent1.channels.fileChannel.dataDirs = /home/hadoop/data/flume/dataDirs# 配置Sink组
agent1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2
agent1.sinkgroups.g1.processor.type = load_balance
agent1.sinkgroups.g1.processor.backoff = true
agent1.sinkgroups.g1.processor.selector = round_robin
agent1.sinkgroups.g1.processor.selector.maxTimeOut = 10000# 配置第一个Sink（发送到hadoop02）
agent1.sinks.k1.type = avro
agent1.sinks.k1.channel = fileChannel
agent1.sinks.k1.batchSize = 1
agent1.sinks.k1.hostname = hadoop02
agent1.sinks.k1.port = 1234# 配置第二个Sink（发送到hadoop03）
agent1.sinks.k2.type = avro
agent1.sinks.k2.channel = fileChannel
agent1.sinks.k2.batchSize = 1
agent1.sinks.k2.hostname = hadoop03
agent1.sinks.k2.port = 1234

1.3 创建必要的目录

# 创建日志文件目录
mkdir -p /home/hadoop/data/flume/logs# 创建Channel数据目录
mkdir -p /home/hadoop/data/flume/checkpointDir
mkdir -p /home/hadoop/data/flume/dataDirs# 创建初始日志文件
touch /home/hadoop/data/flume/logs/sogou.log

2. 在 hadoop02 和 hadoop03（聚合节点）配置

2.1 创建配置文件

在两台节点上执行相同操作：

# 进入 Flume 配置目录
[hadoop@hadoop02 ~]$ cd /home/hadoop/app/flume/conf/
[hadoop@hadoop02 conf]$ vim avro-file-selector-logger.properties

2.2 配置内容

将以下配置复制到文件中：

# 定义Source、Channel、Sink的名称
agent1.sources = r1
agent1.channels = c1
agent1.sinks = k1# 配置avro Source
agent1.sources.r1.type = avro
agent1.sources.r1.channels = c1
agent1.sources.r1.bind = 0.0.0.0
agent1.sources.r1.port = 1234# 配置File Channel
agent1.channels.c1.type = file
agent1.channels.c1.checkpointDir = /home/hadoop/data/flume/checkpointDir
agent1.channels.c1.dataDirs = /home/hadoop/data/flume/dataDirs# 配置logger Sink
agent1.sinks.k1.type = logger
agent1.sinks.k1.channel = c1

2.3 创建必要的目录

在两台节点上执行：

# 创建Channel数据目录
[hadoop@hadoop02 ~]$ mkdir -p /home/hadoop/data/flume/checkpointDir
[hadoop@hadoop02 ~]$ mkdir -p /home/hadoop/data/flume/dataDirs

3. 启动 Flume 集群服务

3.1 先启动聚合服务（hadoop02 和 hadoop03）

在 hadoop02 节点：

cd /home/hadoop/app/flume
bin/flume-ng agent -n agent1 -c conf -f conf/avro-file-selector-logger.properties -Dflume.root.logger=INFO,console

在 hadoop03 节点：

cd /home/hadoop/app/flume
bin/flume-ng agent -n agent1 -c conf -f conf/avro-file-selector-logger.properties -Dflume.root.logger=INFO,console

3.2 再启动采集服务（hadoop01）

在 hadoop01 节点：

cd /home/hadoop/app/flume
bin/flume-ng agent -n agent1 -c conf -f conf/taildir-file-selector-avro.properties -Dflume.root.logger=INFO,console

4. 测试 Flume 集群

4.1 生成测试数据

# 在 hadoop01 节点添加测试数据
cd /home/hadoop/data/flume/logs
echo '00:00:10 0971413028304674 [火炬传递路线时间] 1 2 www.olympic.cn/news/beijing/2008-03-19/1417291.html' >> sogou.log
echo '00:00:11 19400215479348182 [天津工业大学\] 1 65 www.tjpu.edu.cn/' >> sogou.log
echo '00:00:12 30567412345678901 [测试数据] 1 3 www.example.com/' >> sogou.log

4.2 验证结果

在 hadoop02 和 hadoop03 的控制台，您应该能看到类似这样的输出：

Event: { headers:{} body: 00:00:10 0971413028304674 [火炬传递路线时间] 1 2 www.olym... }
Event: { headers:{} body: 00:00:11 19400215479348182 [天津工业大学\] 1 65 www.tjpu... }

5. 关键点说明

1. 启动顺序：必须先启动聚合节点（hadoop02、hadoop03），再启动采集节点（hadoop01）

2. 负载均衡：配置中的 load_balance 和 round_robin 会让数据轮询发送到两个聚合节点

3. 目录权限：确保所有创建的目录对 hadoop 用户有读写权限

4. 网络连通：确保三台服务器之间的网络连通，特别是 1234 端口

5. 故障处理：如果某个聚合节点宕机，采集节点会自动将数据发送到另一个正常节点

6. 停止服务

在任何节点的控制台按 Ctrl + C 即可停止该节点的 Flume 服务。

停止顺序建议：先停止采集节点，再停止聚合节点。

Flume与Kafka集成测试

1. 配置 Flume 聚合服务（Kafka Sink）

在 hadoop02 和 hadoop03 节点上操作：

# 进入 Flume 配